本文讨论了卷积神经网络（CNN）的设计，包括特征提取器和分类器的结构。特征提取器由卷积层和池化层构成，分类器通过全连接层进行预测。使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐并简化填充。随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，现代设计倾向于使用全局平均池化以降低过拟合风险。整体设计仍依赖经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。

卷积神经网络（CNN）专为图像数据处理而设计，显著提升计算机视觉能力。通过卷积层和池化层，CNN有效提取特征，克服传统神经网络在图像处理中的局限。其结构包括特征提取器和分类器，利用激活函数和数据增强技术提高模型的鲁棒性。

该研究提出了一种新型深度学习架构XDementNET，结合多残差块和空间注意力块，显著提高了阿尔茨海默症MRI分类的准确率，超过99%。该模型在多分类任务中表现优异，并具备良好的患者进展可解释性。

本研究提出了一种新的CALM-PDE模型，旨在解决高计算成本的时间依赖偏微分方程求解问题。该模型采用卷积编码器-解码器架构，在压缩的潜空间中高效处理PDE，显著提升了内存和推理效率，优于传统的Transformer方法。

本文提出了一种新颖的社区检测方法TAS-Com，解决了训练过程中的次优收敛和拓扑连通性不足的问题。通过新损失函数和Leiden算法的优化，显著提高了模块性和与人工标记的一致性，实验结果表明其优于多种现有算法。

本研究通过卷积神经网络分析Spotify数据，成功预测音乐曲目的受欢迎程度，F1分数达到97%，为音乐行业提供了重要的预测工具和见解。

本研究针对卫星图像中目标定位面临的高变异性和低空间分辨率等挑战，提出了一种新的YOLO-DCAP模型，以提高复杂场景下的目标定位能力。该模型结合了多尺度扩张残差卷积和注意力辅助空间池化模块，显著提升了目标定位的准确性，并在多个卫星数据集上表现出优越的性能。

本研究解决了自动音乐转录中的多声部音乐分析问题，利用常量Q变换提取音频特征，并通过卷积神经网络将古典钢琴音频转换为乐谱，展示了其新颖性和广泛应用潜力。

本研究解决了小卫星技术中数据传输效率低和实时异常检测不足的问题。采用卷积自编码器实现数据压缩和源头异常检测，提升了小卫星在灾害监测中的应用性能。研究结果显示，机器学习方法可有效提升小卫星数据处理效率，并推动非洲空间技术与人工智能的发展。

本研究提出了一种基于卷积神经网络的多类别脑肿瘤分类方法，通过图像预处理和超参数调优，构建轻量级深度学习模型，实现了98.78%的分类准确率，具有临床应用潜力。